可塑性を持つ記憶ダイナミックスによる複雑な情報処理機能の実現

1995 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 07252221
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 奈良 重俊 広島大学, 総合科学部, 教授 (60231495)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 東辻 浩夫 岡山大学, 工学部, 教授 (40011671)
• Keywords: 神経回路網 / カオス / 複雑なダイナミックス / 動的記憶 / 学習 / 拘束条件付カオス / 記憶の合成 / モンタージュ作成

Research Abstract

歴史的背景のもと、人間を含む高等動物の「脳」の機能的メカニズムを理解しようとの動機に基づき、21世紀を「脳の世紀」と位置づけて、進化の頂点とみなされる「脳」のメカニズムに自然科学・技術の総力をあげて切り込もうとの動向がある。脳は各神経細胞が全体の活動と高いsensitivityをもって連関しながらその活動を行っていると見られ、そこではネットワーク的な記述が不可欠となる。またそのような多自由度の系の状態を観測するにカオスを含む複雑なダイナミックスと必然的に向き合うことになる。
そこで我々はモデル的に取った神経回路網に記憶を埋め込みその上でカオスを発生させ、現在の計算機のような「記憶の場とそれを引き出してマニピュレートする場を峻別する」といった機能分離をせず、「記憶の存在する場そのものに発生させた動的な振る舞いを利用して機能の多重並列性を実現できないか?」との考えに基づいて動的記憶のカオス的性質や学習を通じての機能性(可塑性を持つ記憶ダイナミックス)を発見論的また物理学的に調べ脳の処理原理にアプローチしようと試みている。そして考察を更に進め当面の目標を、
・「単純なルールで複雑な処理機能を実現できる仕組み」を「機能的実験のシミュレーション」によって確認し、非線形動力学的手法でそれを分析する。
と設定した。
具体的には、20×20=400個のピクセルパターンで表されるような画像情報をリカレント型の神経回路網の興奮パターンとして取扱い、連想記憶、ノイズ除去、分類、などの機能特性を調べた。更にこの系のシステムパラメータを変化させることによりカオス的ダイナミックスを導入した。また「単純な学習ルール」を導入することによってカオスの動的構造の適応制御を試みた。そしてその過程で得られる「拘束条件付きカオス」用いて「不良設定問題の求解」としての「機能的実験」例えば「記憶の合成機能」などの「複雑な機能の単純なルールによる実現」を試みている。

Research Products

• [Publications] S. Nara 他: "Chaotic Memory Dynamics in a Recurrent Neural Network with Cycle Memories Embedded by Rsevdo-Invese Method" International Tournal of Bifuvcation and choos.5. 1205-1212 (1955)
• [Publications] 山賀睦夫・P. Davis・奈良重俊: "神経回路網における記憶シーケンス間のカオス" テレビジョン学会技術報告・ITE・Technical Report. 15. 1-5 (1955)
• [Publications] H. Totsuj 他: "Excharge energy for electrons in twodimensions……Effects of finite ten perature and finite thickness……" Physical Renew B. 51. 11148-11151 (1955)